EP2777283B1 - Prédiction efficace utilisant un codage de partition - Google Patents

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EP2777283B1
EP2777283B1 EP12783613.8A EP12783613A EP2777283B1 EP 2777283 B1 EP2777283 B1 EP 2777283B1 EP 12783613 A EP12783613 A EP 12783613A EP 2777283 B1 EP2777283 B1 EP 2777283B1
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Claims (11)

  1. Décodeur pour reconstruire un réseau d'échantillons (302) à partir d'un flux de données (304), configuré pour
    dériver une bipartition d'un bloc prédéterminé (210) du réseau d'échantillons (302) en des première et deuxième partitions
    en déterminant une mesure pour une tendance centrale de valeurs d'échantillon reconstruites d'un bloc de référence de l'image, colocalisé avec le bloc prédéterminé (210), segmentant le bloc de référence en comparant chaque valeur d'échantillon reconstruite du bloc de référence avec un seuil globalement défini pour les valeurs d'échantillon reconstruites du bloc de référence et dépendant de la mesure pour la tendance centrale pour obtenir une bisegmentation du bloc de référence en une première partition et une partition prédéterminée, et en transférant spatialement la bisegmentation du bloc de référence de l'image au bloc prédéterminé (210) de la carte de profondeur/disparité, de manière à obtenir les première et deuxième partitions, ou
    en générant, pour chacune d'une pluralité de grandeurs de bloc, une liste ordonnée de modèles de wedgelet, chaque modèle de wedgelet correspondant à une combinaison de points de début et de fin d'une ligne de séparation de wedgelet, à l'aide d'un algorithme déterminant les échantillons à tracer pour former une approximation proche à une ligne droite entre les points de début et de fin et en indexant un modèle de wedgelet dans une liste de modèles de wedgelet générés pour une grandeur du bloc prédéterminé (210) à l'aide d'un indice explicitement signalé dans le flux de données (304), de manière à obtenir les première et deuxième partitions;
    associer chacun des échantillons voisins du réseau d'échantillons (302), adjacent au bloc prédéterminé, à l'une respective des première et deuxième partitions de sorte que chaque échantillon voisin jouxte la partition à laquelle il est associé;
    prédire le bloc prédéterminé (210) en attribuant une valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la première partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la première partition et/ou une valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la deuxième partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la deuxième partition.
  2. Décodeur selon la revendication 1, configuré pour
    affiner la prédiction du bloc prédéterminé (210) à l'aide des informations de raffinement dans le flux de données (304), en appliquant une première valeur de raffinement dans les informations de raffinement à la valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la première partition, et/ou en appliquant une deuxième valeur de raffinement dans les informations de raffinement à la valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la deuxième partition.
  3. Décodeur selon la revendication 2, configuré pour combiner linéairement, lors de l'application de la première et/ou de la deuxième valeur de raffinement, la première et/ou la deuxième valeur de raffinement avec respectivement la valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la première partition et/ou la valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la deuxième partition.
  4. Décodeur selon la revendication 2 ou 3, configuré pour extraire, lors de l'application de la première et/ou de la deuxième valeur de raffinement, la première et/ou deuxième valeur de raffinement du flux de données (304) et mettre à échelle la première et/ou la deuxième valeur de raffinement récupérée à l'aide d'une grandeur de pas de quantification dépendant d'une grandeur de pas de quantification de référence à laquelle une composante échantillonnée spatialement prédéterminée associée au réseau d'échantillons (302) est transmise dans le flux de données (304).
  5. Décodeur selon la revendication 4, dans lequel le réseau d'échantillons (302) est une carte de profondeur, et le décodeur est configuré pour utiliser la grandeur de pas de quantification de référence pour reconstruire un réseau d'échantillons de texture (302), auquel est associée la carte de profondeur, à partir du flux de données (304).
  6. Décodeur selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, configuré par ailleurs pour utiliser le bloc prédéterminé (210) comme référence dans une boucle de prédiction du décodeur.
  7. Codeur pour coder un réseau d'échantillons (302) dans un flux de données (304), configuré pour:
    dériver une bipartition d'un bloc prédéterminé (210) du réseau d'échantillons (302) en des première et deuxième partitions
    en déterminant une mesure pour une tendance centrale d'une valeur d'échantillon reconstruite d'un bloc de référence de l'image, colocalisé avec le bloc prédéterminé (210), en segmentant le bloc de référence en comparant chaque valeur d'échantillon reconstruite du bloc de référence avec un seuil globalement défini pour les valeurs d'échantillon reconstruites du bloc de référence et dépendant de la mesure pour la tendance centrale pour obtenir une bisegmentation du bloc de référence en une première partition et une partition prédéterminée, et en transférant spatialement la bisegmentation du bloc de référence de l'image au bloc prédéterminé (210) de la carte de profondeur/disparité de manière à obtenir les première et deuxième partitions, ou
    en générant, pour chacune d'une pluralité de grandeurs de bloc, une liste ordonnée de modèles de wedgelet, chaque modèle de wedgelet correspondant à une combinaison de points de début et de fin d'une ligne de séparation de wedgelets, à l'aide d'un algorithme déterminant les échantillons à tracer pour former une approximation proche à une ligne droite entre les points de début et de fin et en indexant un modèle de wedgelet dans une liste de modèles de wedgelet générés pour une grandeur du bloc prédéterminé (210) à l'aide d'un indice explicitement signalé dans le flux de données (304), de manière à obtenir les première et deuxième partitions;
    associer chacun des échantillons voisins du réseau d'échantillons (302), adjacent au bloc prédéterminé (210), à l'une respective des première et deuxième partitions de sorte que chaque échantillon voisin jouxte la partition à laquelle il est associé;
    prédire le bloc prédéterminé (210) en attribuant une valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la première partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la première partition et une valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à une deuxième partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la deuxième partition.
  8. Procédé de reconstruction d'un réseau d'échantillons (302) à partir d'un flux de données (304), comprenant le fait de
    dériver une bipartition d'un bloc prédéterminé (210) du réseau d'échantillons (302) en des première et deuxième partitions
    déterminant une mesure pour une tendance centrale d'une valeur d'échantillon reconstruite d'un bloc de référence de l'image, colocalisé avec le bloc prédéterminé (210), en segmentant le bloc de référence en comparant chaque valeur d'échantillon reconstruite du bloc de référence avec un seuil globalement défini pour les valeurs d'échantillon reconstruites du bloc de référence et dépendant de la mesure pour la tendance centrale pour obtenir une bisegmentation du bloc de référence en une première partition et une partition prédéterminée, et en transférant spatialement la bisegmentation du bloc de référence de l'image au bloc prédéterminé (210) de la carte de profondeur/ disparité de manière à obtenir les première et deuxième partitions, ou
    en générant, pour chacune d'une pluralité de grandeurs de bloc, une liste ordonnée de modèles de wedgelet, chaque modèle de wedgelet correspondant à une combinaison de points de début et de fin d'une ligne de séparation de wedgelets, à l'aide d'un algorithme déterminant les échantillons à tracer pour former une approximation proche à une ligne droite entre les points de début et de fin et en indexant un modèle de wedgelet dans une liste de modèles de wedgelet générés pour une grandeur du bloc prédéterminé (210) à l'aide d'un indice explicitement signalé dans le flux de données (304), de manière à obtenir les première et deuxième partitions;
    associer chacun des échantillons voisins du réseau d'échantillons (302), adjacents au bloc prédéterminé (210), l'une respective des première et deuxième partitions de sorte que chaque échantillon voisin jouxte la partition à laquelle il est associé;
    prédire le bloc prédéterminé (210) en attribuant une valeur moyenne de valeurs des échantillons voisins associés à la première partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la première partition et/ou une valeur moyenne des valeurs des échantillons voisins associés à la deuxième partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la deuxième partition.
  9. Procédé de codage d'un réseau d'échantillons (302) dans un flux de données (304), comprenant le fait de
    dériver une bipartition d'un bloc prédéterminé (210) du réseau d'échantillons (302) en des première et deuxième partitions
    en déterminant une mesure pour une tendance centrale d'une valeur d'échantillon reconstruite d'un bloc de référence de l'image, colocalisé avec le bloc prédéterminé (210), en segmentant le bloc de référence en comparant chaque valeur d'échantillon reconstruite du bloc de référence avec un seuil globalement défini pour les valeurs d'échantillon reconstruites du bloc de référence et dépendant de la mesure pour la tendance centrale pour obtenir une bisegmentation du bloc de référence en une première partition et une partition prédéterminée, et en transférant spatialement la bisegmentation du bloc de référence de l'image au bloc prédéterminé (210) de la carte de profondeur/disparité de manière à obtenir les première et deuxième partitions, ou
    en générant, pour chacune d'une pluralité de grandeurs de bloc, une liste ordonnée de modèles de wedgelet, chaque modèle de wedgelet correspondant à une combinaison de points de début et de fin d'une ligne de séparation de wedgelet, à l'aide d'un algorithme déterminant les échantillons à tracer pour former une approximation proche à une ligne droite entre les points de début et de fin et en indexant un modèle de wedgelet dans une liste de modèles de wedgelet générés pour une grandeur du bloc prédéterminé (210) à l'aide d'un indice explicitement signalé dans le flux de données (304), de manière à obtenir les première et deuxième partitions;
    associer chacun des échantillons voisins du réseau d'échantillons (302), adjacent au bloc prédéterminé (210), à l'une respective des première et deuxième partitions de sorte que chaque échantillon voisin jouxte la partition à laquelle il est associé;
    prédire le bloc prédéterminé (210) en attribuant une valeur moyenne de valeurs des échantillons voisins associés à la première partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la première partition et une valeur moyenne de valeurs des échantillons voisins associés à une deuxième partition à des échantillons du réseau d'échantillons (302) positionnés dans la deuxième partition.
  10. Programme d'ordinateur présentant un code de programme pour réaliser, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur, un procédé selon l'une quelconque des revendications 8 ou 9.
  11. Flux de données généré par un procédé selon la revendication 9.
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